collection系列

【1】计数器 Counter

import collections
res = collections.Counter("34234sdfgs45tsaf1")
print res

我们给这个对象穿了一个字符串对象 。

他会统计 这个字符串对象 每个组成在字符串中出现的次数。

--most_common 最少出现3次的

===========================================================================

-- update 把一个Counter对象的内容 添加到另外一个Counter对象里

===========================================================================

---clear

清楚数据

==========================================================================

取值

=========================================================

--element

===============================================

【2】有序字典

我们都知道python的字典是无序的,那么怎么才能让他有序呢--Orderdict

普通字典

====================================================

【3】默认字典---带有默认值的字典

我们都知道,在使用Python原生的数据结构dict的时候,如果用 d[key] 这样的方式访问, 当指定的key不存在时,是会抛出KeyError异常的。

但是,如果使用defaultdict,只要你传入一个默认的工厂方法,那么请求一个不存在的key时, 便会调用这个工厂方法使用其结果来作为这个key的默认值。

# -*- coding: utf-8 -*-
from collections import defaultdict members = [
# Age, name
['male', 'John'],
['male', 'Jack'],
['female', 'Lily'],
['male', 'Pony'],
['female', 'Lucy'],
] result = defaultdict(list)
for sex, name in members:
result[sex].append(name) print result # Result:
defaultdict(<type 'list'>, {'male': ['John', 'Jack', 'Pony'], 'female': ['Lily', 'Lucy']})

  【4】双向队列 - deque从队列 头部快速增加和取出对象: .popleft().appendleft() 。

# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
import time
from collections import deque fancy_loading = deque('>--------------------') while True:
print '\r%s' % ''.join(fancy_loading),
fancy_loading.rotate(1)
sys.stdout.flush()
time.sleep(0.08)

你可能会说,原生的list也可以从头部添加和取出对象啊?就像这样:

l.insert(0, v)
l.pop(0)

但是值得注意的是,list对象的这两种用法的时间复杂度是 O(n) ,也就是说随着元素数量的增加耗时呈 线性上升。而使用deque对象则是 O(1) 的复杂度,所以当你的代码有这样的需求的时候, 一定要记得使用deque。

--关于这个 跟 python 内部如何处理数据结构有关

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